Weiterbildung und künstliche Intelligenz – Sind wir schon soweit?

Köln, 19. September 2019, Zukunft Personal EuropeDr. Lutz Goertz | mmb Institut

mmb: 20 Jahre Forschung und Beratung zur Zukunft der Bildung.

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2. Anwendungsbeispiele für KI in der Bildung

3

3. Kritischer Blick auf die Algorithmen

1. Was ist eigentlich „Künstliche Intelligenz“ (KI)?

Inhalt

Was ist eigentlich „Künstliche Intelligenz“ (KI)?

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„KI bezeichnet technische Systeme mit Eigenschaften und Fähigkeiten, die bei einem Menschen als Ausdruck von Intelligenz betrachtet werden.“ (VDI Technologiezentrum 2018)

Definition

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Zwei Arten von Künstlicher Intelligenz

„Starke KI“ liegt vor, wenn ein Rechner denkt und handelt wie ein

Mensch – und Menschen auch nicht einschätzen können, ob sie es mit

einem Menschen oder einem Computer zu tun haben.

Computer mit „schwacher KI“ sind darauf ausgerichtet, in einem

bestimmten Bereich Probleme zu lösen – und zwar nur dort. (VDI Technologiezentrum 2018)

Von einer „starken KI“ ist die Forschung noch weit entfernt, bei der

„schwachen KI“ wurden hingegen in den letzten Jahren deutliche

Fortschritte gemacht.

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Hype oder Normalität?

Quelle: Robes, Jochen (2018): Corporate Learning Trends 2019 (Weiterbildungsblog). Online verfügbar unter https://weiterbildungsblog.de/blog/2018/09/19/corporate-learning-trends-2019-2/.

In der Aus- und Weiterbildung „reicht der Hype

noch nicht für konkrete Projekte“

(Jochen Robes 2018)

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Wichtige Fachdisziplinen für KI

Verarbeitung natürlicher Sprache

Wissensrepräsentation

Automatisches logisches Schließen

Maschinenlernen

Computervision

Roboter.

Quelle: Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2012): Künstliche Intelligenz. Ein moderner Ansatz. 3., aktualisierte Aufl. München [u.a.]: Pearson (Always learning).

https://weneedtotalk.ai

Anwendungsbeispiele für KI in der Bildung

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Anwendungsbeispiele

Beispiel 1: e1n mal e1ns

Beispiel 2: AI Coaching bringt Lernende zum Nachdenken

Beispiel 3: Ein Professor misst die Aufmerksamkeit seiner Studierenden im Hörsaal

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Beispiel 1: e1n mal e1ns

Quelle: Ebner, Martin; Schön, Martin (2012): Intelligenter 1x1 Trainer. PechaKutcha Night Vienna. Wien, November 2012. Online verfügbar unter https://de.slideshare.net/mebner/intelligenter-1x1-trainer

• Lernprogramm der TU Graz stellt Grundschülerinnen und -schülern Rechenaufgaben

• Speichert für alle User, welche Aufgaben richtig und falsch gelöst werden

• Lehrpersonen können sich auf bestimmte Multiplikationen besonders konzentrieren

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Beispiel 1: e1n mal e1ns

Quelle: Ebner, Martin; Schön, Martin (2012): Intelligenter 1x1 Trainer. PechaKutcha Night Vienna. Wien, November 2012. Online verfügbar unter https://de.slideshare.net/mebner/intelligenter-1x1-trainer, zuletzt geprüft am 10.12.2017.

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Beispiel 2: AI Coaching bringt Lernende zum Nachdenken

Quelle: https://coach-bot.de/ Foto: mmb Institut

• KI-Ratgeber CoachBot von der Firma AI Coaching• Unterstützung des Lernens durch reflexive Fragen

während des Lernprozesses• Lernsystem hakt auf rücksichtsvolle Weise nach, ob

Lernziele erreicht wurde und was noch zu tun ist, um das Lernziel zu erreichen

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Beispiel 3: Ein Professor misst die Aufmerksamkeit seiner Studierenden im Hörsaal

Quelle (inkl. Bild): Dormehl, Luke (2016): A professor in China is using facial recognition to gauge student interest (Digital Trends). Online verfügbar unter https://www.digitaltrends.com/cool-tech/facial-recognition-boredom-levels/, zuletzt aktualisiert am 13.09.2016

• Formative Evaluation an der Sichuan-Universität in China, durchgeführt von Informatik-Professor Xiao-Yong Wei.

• Mittels „Face reader“ werden während einer Vorlesung die Gesichtsausdrücke der Studierenden im Hörsaal beobachtet ("aufmerksam" und "neutral").

• Ergebnis wird als Feedback an die Lehrenden übermittelt, damit sie in der Vorlesung darauf reagieren.

• Gefahr: Automatische soziale Kontrolle des Studienverhaltens.

Kritischer Blick auf die Algorithmen

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Die Gefahr, ausschließlich auf KI-Bewertungen zu vertrauen

Quelle: Schwertfeger, Bärbel (2019): Künstliche Intelligenz trifft "künstliche Dummheit". Interview mit Professor Gerd Antes. Wirtschaft + weiterbildung 09_2019, S. 46-49.

Der fundamentale Fehler ist

die Annahme, man brauche

nur riesige Datenmengen

und der Rest ergebe sich dann von allein.

(Gerd Antes 2019)

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Die 9 Algo.rules der Bertelsmann Stiftung

1. Kompetenz aufbauen: Die Funktionsweise und die möglichen

Auswirkungen eines algorithmischen Systems müssen verstanden

werden.

2. Verantwortung definieren: Für die Auswirkungen des Einsatzes

eines algorithmischen Systems muss stets eine natürliche oder

juristische Person verantwortlich sein.

3. Ziele und erwartete Wirkung dokumentieren: Die Ziele und die

erwartete Wirkung des Einsatzes eines algorithmischen Systems

müssen vor dessen Einsatz dokumentiert und abgewogen werden.Quelle: Bertelsmann Stiftung (Hg.) (2019): Algo.Rules. Regeln für die Gestaltung algorithmischer Systeme. Online verfügbar unter https://algorules.org/startseite/

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Die 9 Algo.rules der Bertelsmann Stiftung

4. Sicherheit gewährleisten: Die Sicherheit eines algorithmischen

Systems muss vor dessen Einsatz getestet und fortlaufend

gewährleistet werden.

5. Kennzeichnung durchführen: Der Einsatz eines algorithmischen

Systems muss gekennzeichnet sein.

6. Nachvollziehbarkeit sicherstellen: Die Entscheidungsfindung eines

algorithmischen Systems muss stets nachvollziehbar sein.

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Die 9 Algo.rules der Bertelsmann Stiftung

7. Beherrschbarkeit absichern: Ein algorithmisches System muss

während seines gesamten Einsatzes gestaltbar sein und bleiben.

8. Wirkung überprüfen: Die Auswirkungen eines algorithmischen

Systems müssen regelmäßig überprüft werden.

9. Beschwerden ermöglichen: Fragwürdige oder die Rechte einer

betroffenen Person beeinträchtigende Entscheidungen eines

algorithmischen Systems müssen erklärt und gemeldet werden

können.

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Wo KI draufsteht ist auch KI drin? Der Lakmus-Test

Stellen Sie einem KI-System mehrmals die gleiche Anfrage und

schauen Sie sich die Rückmeldung des Systems an. Geben Sie jeweils

hierauf ein unterschiedliches Feedback.

Verändern sich die Antworten des Computers? Dies wäre ein Hinweis

darauf, dass das System wirklich lernt.

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Fazit: Sind wir schon soweit?

Viele interessante KI-Projekte zum Lernen (Adaptive Learning, Lernreflexion, Lern-Evaluation, Messung von Lernleistungen)

Zahlreiche Angebote, die mit "KI" werben, aber dies nur in Grundzügen realisiert haben

Noch geringe Sensibilisierung für Funktionsweisen von Algorithmen bei Entscheiderinnen und Entscheidern.

Fragen, Anregungen, Diskussiongoertz@mmb-institut.de